基于FPGA的神经元自适应PID控制器设计

6 结语

当今神经网络的应用大多以软件方式完成核心算法，但受限于微处理器(或DSP)工作频率太慢或PC机体积较大的弱点，难以大规模应用。鉴于此，本文提出了一种基于FPGA、以硬件方式完成神经网络算法的方案，在保证运算精度的前提下，运算速度可比同频率的处理器以软件方式实现快上百倍。另外，文中各个浮点运算模块的实现还有一些有待优化的地方，因此可以在硬件资源上更为节省。由此可见，硬神经网络是解决其学习速度慢、满足实时控制需要的必由之路。